可随意转载，不用问。

一、前期工作

本文延续前文的那个 cppwithpython 的例子。另外，为了偷懒方便，所有的动态分配都没有释放内存，请不要模仿。

首先，如果没有安装 numpy，则用管理员权限打开 anaconda prompt，在虚拟环境中安装 numpy

然后找到 numpy 的安装地址—— C:\ProgramData\Anaconda3\envs\cppwithpython\Lib\site-packages\numpy

将 C:\ProgramData\Anaconda3\envs\cppwithpython\Lib\site-packages\numpy\core\include 这个文件夹 include 到 Visual Studio 的 C++ 项目中。详细方法参见前文 include python 头文件的方法。

然后我们就可以在项目中导入 numpy 的 header 了

另外，别忘了将 C:\ProgramData\Anaconda3\envs\cppwithpython\Lib\site-packages 这个文件夹加入到 module_search_paths 中（详细方法见前文）

然后我们利用以下代码初始化 numpy

二、从 C++ 传输数据给  Python

我们这里依旧是用前文的 D:\demo.py 这个文件，并且依旧沿用前文调用 python 函数的代码，但是 demo.py 这个文件里面的内容改为

这里的函数，相较之前的 PrintHelloWorld, 带有了一个参数 arr，这个参数 arr 需要我们在C++端构建

这里我们构建一个简单的 pystring

然后，传递参数时，我们需要构建一个 tuple

然后我们把这个 tuple 传到 python 端

然后我们可以看到我们的控制台成功的显示了 Hello World From C++

三、构建 Numpy 数组

接下来我们需要在 C++ 端构建一个 numpy 的数组，我们首先从简单的 numpy.empty 开始

以上代码允许我们建立一个 6×6 的数据类型为 float32 的 empty 矩阵

我们可以在控制台看到它的输出

除此以外，我们可以在 C++ 里面构造数组

最后在控制台的输出如图所示

完整代码如下

四、从 Python 接收数据

以上的代码已经可以从 python 里面接受函数的返回值，现在，我们在 demo.py 中再加入一个函数

然后我们可以获取这个函数的返回值。另外，利用 PyArray_Check 这个函数，可以检测返回的 PyObject 的类型是不是 ndarray

此外，我们还可以在 C++ 端对返回以后的数组进行一些计算

以上代码可得如下结果

当然我们还可以 index 我们返回的数组（这里我不是很确定有没有更好的办法，因为连续两次 reinterpret_cast 显得很奇怪）

以上的代码将会得到如下的结果

以上这些就是 numpy 和 C++ 交互的基本操作了。